Tilbake til søkeresultatene

BIONÆR-Bionæringsprogram

Risk-based surveillance programmes and early warning systems for efficient detection of threats in the animal food production chain

Tildelt: kr 9,5 mill.

Prosjektleder:

Prosjektnummer:

199614

Søknadstype:

Prosjektperiode:

2010 - 2015

Midlene er mottatt fra:

Målet for prosjektet er å forbedre kost-effektiviteten av overvåkingsprogrammene innen produksjonskjeden for animalske næringsmidler ved å benytte risikobasert tilnærming, dvs. ved å undersøke prøver fra dyr, besetninger og produkter som har en høyere risiko for å være infisert av et sykdomsagens eller kontaminert av uønskede kjemiske forbindelser. Risikobasert tilnærming vil bli lagt til grunn ved utforming av mer effektive overvåkingsprogrammer. Produksjonskjeden for storfe og storfeprodukter blir brukt som eksempel og trusler med hensyn på mattrygghet og dyrehelse for denne dyrearten studeres. I en workshop med deltakelse fra næringen og offentlig forvaltning ble det ansett som viktig å bedre overvåkingen av bl.a. paratuberkulose. Ved å benytte det offentliges og næringens registre har vi samlet informasjon om faktorer som kan indikere en høyere risiko for paratuberkulose og hendelser som kan forekomme med høyere hyppighet ved paratuberkulose i melkebesetninger, såkalte risikoindikatorer. Vi inkluderte bl.a. risikoindikatorene samdrift med geit og levering av avmagrede dyr til slakt. Informasjon fra en ti-årsperiode ble analysert med multivariat statistisk prosesskontroll (MSPC). Analysen identifiserte besetninger som hadde en øket hyppighet av risikoindikatorer for paratuberkulose. Ved å prioritere undersøkelse av disse besetningene framfor tilfeldig utvalgte besetninger kan overvåkingen målrettes mot besetninger hvor det er større sannsynlighet for å finne sykdommen. Metoden blir nå brukt i den rutinemessige overvåkingen av storfe for paratuberkulose. Det er svært mange alvorlige infeksjoner hos storfe som kan gi reproduksjonsproblemer som omløp, aborter og dødfødsler. Opplysninger om insemineringer, drektighetskontroller, kalvinger, aborter og dødfødsler er for de fleste norske melkebesetninger registrert i Kukontrollen (Tine). I prosjektet undersøker vi om disse opplysningene kan brukes til å målrette overvåkingsprogrammene for storfesykdommer hvor reproduksjonsproblemer er en viktig del av symptombildet. Bovin virusdiaré (BVD) er en storfesykdom som kan gi reproduksjonsproblemer. I 1992 ble det startet et program for å utrydde sykdommen fra Norge og etter 2006 har det ikke vært registrert besetninger med BVD-virus. Det er viktig å hindre at infeksjonen ikke etablerer seg på nytt i Norge. Ved bruk av stokastisk analyse av scenariotrær har vi beregnet at det i 2011 var 99,6 % sikkerhet for at Norge er fri for infeksjonen basert på overvåkingen som har vært utført fra 2007. Det arbeides videre med å gjøre overvåkingen av BVD-virus risikobasert. Ved å modellere norske data fra 90-tallet, har vi kunnet identifisere risikoindikatorer for norske forhold. Vi har så designet alternative varianter av overvåkingsprogrammet for BVD-virus basert på disse risikofaktorene og evaluert hvor effektive disse er ved å beregne hvor stor sannsynlighet det er for å finne en smittet besetning (sensitivitet) og hvor stor del av melkekubesetningene som virkelig blir kontrollert for sykdommen (dekningsgrad). Ved å ta hensyn til begge disse faktorene kan vi optimalisere overvåkingen med tanke på dokumentasjon av frihet der høy sensitivitet ønskelig, og tidlig varsling der høy dekningsgrad er ønskelig. Risikobasert overvåking kan ofte redusere prøvetallet, men kostnadene for innhenting av grunnlagsdata og innkalling av prøver vil ofte øke. Vi har etablert et rammeverk for å beregne kost-nytte av risikobasert overvåking sammenlignet med overvåking basert på tilfeldig uttak av prøver. Foreløpige resultater viser at en overgang til risikobasert overvåking vil lønne seg for BVD-programmet selv om kostnadene med å etablere risikobasert overvåking er forholdsvis store. I tillegg til BVD, kan blant annet infeksiøs pustulær vaginittvirus, blåtungevirus, Schmallenbergvirus, Brucella abortus og enkelte serotyper av Salmonella gi reproduksjonsforstyrrelser hos storfe. Prosjektet ser på hvordan reproduksjonsparametere kan benyttes til å målrette overvåkingen og tidlig varsling for flere sykdommer samtidig. Ved å benytte prinsipalkomponent-analyse på risikoinfluensmål for et sett av «flaggede» høyrisikogårder fra MSPC-analysen, kunne de påvise flere klynger av gårder som hadde ulike utfordringer med reproduksjonen. Disse klyngene skiller mellom forskjellige grupper av syndromer (tidlig abort, sen abort, omløp) slik at det ser lovende ut for å benyttes i risikobasert eller syndrombasert overvåking og egnet til å kunne indikere forskjellige sykdomskomplekser. Dette prosjektet har styrket kunnskapene om metoder for å utforme og evaluere overvåkingsprogrammer for infeksjonssykdommer innen landbruket. Metoden stokastisk analyse av scenariotrær har bl.a. blitt benyttet for å evaluere sensitiviteten av overvåkingsprogrammene for enzootisk bovin leukose hos storfe, Brucella melitensis hos sau og pseudorabies hos svin. Resultatet av evalueringen blir benyttet for å optimalisere prøvetallet i disse programmene.

Norway is currently recognised as having a favourable situation with regard to infectious diseases in animals and a low exposure of health hazards through Norwegian animal products. Increased international trade increases the risk of introduction of infec tious diseases and other threats into Norway with a potentially negative impact on human and animal health and on the economy. Good surveillance that enables early detection and rapid response to emerging diseases and other threats is crucial to contain, control or eliminate these threats. This project aims at improving the cost-efficiency of surveillance programs within the food production chain by using a risk-based approach, i.e. by collecting samples from animals, herds or products with a higher ris k of being infected or contaminated. Thereby, a more efficient surveillance strategy may be designed. This will be combined with syndrome-based surveillance and developed further into early warning systems. The food production chain of cattle and cattle products will be used as an example and threats to both food safety and animal health will be studied. By using information in Governmental and Industry registers research will be performed to identify appropriate syndromes and risk factors for Norwegia n conditions. Methods will be applied to identify events deviating from normal that can be used as warning signals to trigger surveillance activities or early warning messages. The new strategies will be evaluated by their sensitivity, early detection and cost-efficiency. The outcome will be suggestions for new efficient surveillance programmes and early warning systems for cattle and cattle products. Furthermore, the methodological framework that have been developed, will be transferable to other areas of the food production. This will support the Government and the Industry in their efforts to obtain food safety, detect threats at an early stage and in efficient control of animal diseases.

Budsjettformål:

BIONÆR-Bionæringsprogram